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不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 推理支持的AI引擎 在ModelArts创建AI应用时，若使用预置镜像“从模板中选择”或“从OBS中选择”导入模型，则支持如下常用引擎及版本的模型包。 标注“推荐”的Runtime来源于统一镜像，后续统一镜像将作为主流的推理基础镜像。统
在线服务的API接口组成规则是什么？ AI应用部署成在线服务后，用户可以获取API接口用于访问推理。 API接口组成规则如下： https://域名/版本/infer/服务ID 示例如下： https://6ac81cdfac4f4a30be95xxxbb682.apig.xxx
为什么选择不了Ascend Snt3资源？ 线上训练得到的模型是否支持离线部署在本地？ 服务预测请求体大小限制是多少？ 在线服务部署是否支持包周期？ 部署服务如何选择计算节点规格？ 部署GPU服务支持的Cuda版本是多少？ 父主题： 部署上线
Notebook实例常见错误 创建Notebook实例后无法打开页面，如何处理？ 使用pip install时出现“没有空间”的错误 使用pip install提示Read timed out 出现“save error”错误，可以运行代码，但是无法保存 单击Notebook的打开按钮时报“请求超时”错误？
3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 参考Step3 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 --kv-cache-dtype int8 #只支持int8，表示kvint8量化 --quantization-param-path
如果指定则为per-channel粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step6 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant --dtype=float16
【下线公告】华为云ModelArts服务旧版训练管理下线公告 【下线公告】华为云ModelArts服务模型转换下线公告 【下线公告】华为云ModelArts旧版自动学习下线公告 【下线公告】华为云ModelArts自动学习模块的文本分类功能下线公告 【下线公告】华为云ModelArts服务旧版数据集下线公告
显的改善。 同样功能的PyTorch Pipeline，因为指导要求适配onnx pipeline，两个pipeline本身功能就有差别，如何适配？ 由于Diffusers社区的“single model file policy”设计原则，不同的pipeline是不同路径在独立演
使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn：error：unrecorgized arguments 问题现象 使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn：error：unrecorgized arguments... 图1 在线服务报错 原因分析 根据报错日志分析，
Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本 在ModelArts管理控制台，创建一个Notebook实例，镜像选择“TensorFlow-1.13”或“TensorFlow-1
路进行举一反三。Stable Diffusion WebUI的迁移不包含在本文中，具体原因详见Stable Diffusion WebUI如何...。 AI推理应用运行在昇腾设备上一般有两种方式： 方式1：通过Ascend PyTorch，后端执行推理，又称在线推理。 方式2：通
不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 推理支持的AI引擎 在ModelArts创建AI应用时，若使用预置镜像“从模板中选择”或“从OBS中选择”导入模型，则支持如下常用引擎及版本的模型包。 标注“推荐”的Runtime来源于统一镜像，后续统一镜像将作为主流的推理基础镜像。统
部署推理服务 非分离部署推理服务 分离部署推理服务 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）
部署推理服务 非分离部署推理服务 分离部署推理服务 父主题： 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）
如果指定则为per-channel粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step3 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant --dtype=float16
如果指定则为per-channel粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step3 启动推理服务，启动推理服务时添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant --dtype=float16
Open-Sora-Plan1.0基于DevServer适配PyTorch NPU训练推理指导（6.3.907） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite DevServer上，使用PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，完成Open-Sora-Plan1
Finetune是指在已经训练好的SDXL模型基础上，使用新的数据集进行微调（fine-tuning）以优化模型性能的过程。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，完成SDXL Finetune训练。 资源规格要求 推荐使用“西
Vicuna，用于通用的视觉和语言理解，实现了令人印象深刻的聊天能力，在科学问答（Science QA）上达到了新的高度。 本文档主要介绍如何利用ModelArts Lite DevServer，使用PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，完成LLaVA模型推理。
致需要10+小时。 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 启动vLLM前，请开启图模式（参考步骤六 启动推理服务中的配置环境变量），启动服务的命令和启动非量化模型一致。 父主题： 推理模型量化
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